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Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich mit dem Vergleich bezüglich der Ähnlichkeit von aufgezeichneten WLAN-Mustern bei der Nachverfolgung eines Pfades durch die Straßen einer großen Stadt. Sowohl ein nur auf MAC-Adressen basierender Vergleich als auch die Miteinbeziehung von RSSI-Werten ist untersucht worden, wobei die Lokalisierungsgenauigkeit bewertet wurde. Methoden für die Erkennung unterschiedlicher Typen und Kombinationen von Schleifen in dem Pfad werden gezeigt, ebenso wie der Versuch, den Grad urbaner Bebauung in der Umgebung des Benutzers abzuschätzen, indem die empfangene Signalstärke und der Signal-Rausch-Abstand von GPS-Satelliten und GSM-Funkmasten ausgewertet wurde.
Um die Annäherung eines Benutzers an einen bestimmten Punkt auf einem großen öffentlichen Platz zu beobachten, wurde die Absorption von WLAN-Signalen durch den menschlichen Körper berücksichtigt. Abschließend werden die Ergebnisse eines Vergleichs zwischen der Rechenleistung eines modernen Smartphones und der Alternative einer entfernten Berechnung auf einem Server inklusive der Datenübertragung über das Mobilfunknetz vorgestellt.
API Migration bezeichnet den Wechsel einer benutzten API eines Programms in eine andere. Eine spezielle Form ist die sogenannte wrapper-basierte API Migration. In diesem Fall wird die API gewechselt, ohne das eigentliche Programm zu berühren. Sie wird unter Benutzung der neuen API reimplementiert. Dieser so genannte Wrapper besitzt das Interface der alten API, benutzt jedoch die Implementierung der neuen.
Dies ist ein interessanter Ansatz, da der Wrapper in jedem Programm eingesetzt werden kann, das bislang die alte API verwendet hat.
Um diesen Vorgang reproduzierbar zu machen, entwickeln wir eine ranking-basierte Methode, um einen Wrapper zu entwickeln. Hierbei implementieren wir abhängig von fehlschlagenden Testfällen immer die API-Methode mit der jeweils höchsten Priorität. So können wir jeden Implementierungssschritt rekonstruieren.
Im ersten Schritt entwickeln wir eine Infrastruktur, mit der wir Testsuites von Java-Projekten starten und messen können.
Mittels dieser Basis können wir nun die Ranking-Methode anweden, um einen Wrapper zu entwickeln.
In der vorliegenden Arbeit untersuche ich eine breite Spanne von Libraries, Frameworks und anderer Technologien für die Programmiersprache Haskell. Ich demonstriere verschiedene praktische Anwendungen von Haskell und trage durch Implementationen und Taxonomieeinheiten zum 101companies System bei. Dies tue ich, indem ich einen großen Teil des 101companies feature models abdecke und damit verknüpfte Definitionen von Begriffen und Technologien in dieses System einpflege. Die Implementationen zeigen, wie verschiedene Sprachkonzepte von Haskell wie ein sehr starkes Typensystem, Polymorphismus, Funktionen höherer Ordnungen und Monaden effektiv bei der Entwicklung von Informationssystemen benutzt werden können. In diesem Zusammenhang zeige ich sowohl Vorteile als auch Einschränkungen der verschiedenen Technologien auf.
In dieser Arbeit werden vier der derzeit verfügbaren webbasierten Visualisierungstools evaluiert (FlexViz, Jambalaya applet, Experimental jOWL TouchGraph, Plone ontology).
Im Rahmen dieser Arbeit werden weiterhin folgende Fragen erforscht: 1. Welche Anforderungen an die Visualisierung von Ontologien können definiert werden? 2. Wie kann eine Bewertung und Analyse durchgeführt werden? 3. Wie kann eine ausgewählte Methode getestet werden? Basierend auf den Ergebnissen dieser Fragestellungen stellte sich die Visualisierungsmethode FlexViz im gegebenen Szenario als beste heraus. FlexViz wurde eingesetzt, indem es in das Content Management System Plone integriert wurde. Es wurde mit VCD Ontologien getestet und schließlich aus der Sicht verschiedener Interessengruppen analysiert. Es zeigte sich, dass FlexViz ein gutes Tool zum Visualisieren, Verstehen und Analysieren von bereits entwickelten Ontologien ist, da die Benutzeroberfläche benutzerfreundlich und interaktiv ist. Jedoch zeigt FlexViz deutliche Schwächen bzgl. dem Bearbeiten, Erweitern und Entwickeln von Ontologien.